1. 神经衰弱游戏介绍
神经衰弱，又称记忆游戏，是一款很受欢迎的翻牌游戏，游戏玩家需要集中注意力，记住翻开的卡片，找到成对的卡片，最终拼成完整的图片。在这个游戏中，python的深度学习框架keras可以用来训练神经网络，实现自动翻牌并匹配成对卡片的游戏。
2. 翻牌游戏的实现
2.1 数据预处理
为了在keras中训练神经网络来实现自动翻牌，我们需要处理好需要用到的数据。这里我们使用了名为“Adience”的人脸库，该库包含数千张不同年龄、姿态和性别的人脸照片。我们从中挑选了698个大小为40px × 40px的人脸图片，并使用python的numpy和cv2库对图片进行预处理：
import numpy as np
import cv2
data = np.zeros((698, 40, 40, 3), dtype=np.uint8)
for i, img_path in enumerate(img_list):
img = cv2.imread(img_path)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img = cv2.resize(img, (40, 40))
data[i] = img
这里，我们首先创建一个np数组，将每张图片调整为40px × 40px，替换颜色通道，最终将其存储在data数组中。
2.2 深度学习模型的训练
在keras中，我们使用深度卷积神经网络作为我们的模型，对数据进行训练和测试：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D, Dropout
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(40, 40, 3)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten()))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(2, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(train_data, train_labels, epochs=75, validation_data=(test_data, test_labels))
这个模型包含三个卷积层和两个dense层，其中每个卷积层后面紧接着一个池化层。最终的dense层为2个神经元，分别对应于匹配和不匹配的情况。我们使用交叉熵作为损失函数，使用Adam优化器进行模型训练。在这里我们设定了epoch为75，将训练集和测试集传给模型进行训练和测试。
2.3 神经衰弱游戏的实现
使用训练好的模型来实现神经衰弱游戏：
def get_prediction(model, card):
prediction = model.predict(card)
return np.argmax(prediction)
def play_game(model, temperature):
pairs = [i for i in range(32)] * 2
np.random.shuffle(pairs)
pairs = np.array(pairs).reshape(8, 8)
state = np.zeros((8, 8)).astype(int)
state_flipped = state.copy()
def get_card(x, y):
if state[x][y] == 0:
return data[pairs[x][y]]
else:
return np.zeros((40, 40, 3), dtype=np.uint8)
def refresh():
for i in range(8):
for j in range(8):
label = get_prediction(model, get_card(i, j))
if state[i][j] == 1:
label = pairs[i][j] + 32
plt.imshow(data[label])
plt.pause(0.05)
done = False
p1 = p2 = None
while not done:
refresh()
x, y = plt.ginput(1, timeout=0)[0]
x = int(x / 50)
y = int(y / 50)
if p1 is None and state[x][y] == 0:
state[x][y] = 1
p1 = (x, y)
elif p2 is None and state[x][y] == 0:
state[x][y] = 1
p2 = (x, y)
else:
state = state_flipped.copy()
p1 = p2 = None
if p1 is not None and p2 is not None:
if pairs[p1[0]][p1[1]] != pairs[p2[0]][p2[1]]:
time.sleep(1)
state[p1[0]][p1[1]] = 0
state[p2[0]][p2[1]] = 0
else:
state_flipped[p1[0]][p1[1]] = 1
state_flipped[p2[0]][p2[1]] = 1
p1 = p2 = None
done = np.sum(state_flipped) == len(pairs)
print('Done!')
以上代码是我们的神经衰弱游戏核心代码。在程序中，我们首先初始化牌组并将其打乱，随后将其分成8行8列的形状，并将state和state_flipped变量初始化为全0。随后，我们定义了一个函数get_card(x, y)，用于获取在(x, y)位置上的卡牌。在每个回合中，我们记录并翻开两张卡牌（如果翻牌的过程中发现卡牌已经翻开，则放弃操作），如果发现两张卡牌匹配，则将它们翻起来，否则等待一秒并将卡牌翻回背面。游戏结束后，输出相应的信息。
3. 总结
到这里，我们使用keras深度学习框架成功实现了神经衰弱翻牌游戏。通过这个项目，我们了解了深度卷积神经网络的训练和使用，以及如何将深度学习模型应用到游戏之中。此外，我们还需要注意到的是，模型的准确度、训练时间、温度等方面的参数都会对游戏体验产生影响，这需要我们权衡各种参数并进行适当的调整。希望这篇文章能对读者学习深度学习、提高编程能力有所启发。